Pandas是一个开源库,可在Python中提供高性能的数据处理。 Pandas这个名称源自“面板数据”一词,这表示来自多维数据的计量经济学。 它可用于Python中的数据分析,并由Wes McKinney在2008年开发。配套课程请点击这里:
1. Pandas/PythonPandas是什么?
Pandas是Python一个开源库,可在Python中提供高性能的数据处理。 Pandas这个名称源自“面板数据”一词,这表示来自多维数据的计量经济学。 它可用于Python中的数据分析,并由Wes McKinney在2008年开发。 无论数据的来源如何,它都可以执行处理和分析数据所需的五个重要步骤,即加载,操作,准备,建模和分析。
2. Pandas中有哪些不同类型的数据结构?
Pandas提供了两种数据结构,而Pandas库均支持这两种数据结构:Series和DataFrames。 这两个数据结构都建立在NumPy之上。
Series是Pandas中的一维数据结构,而DataFrames是Pandas中的二维数据结构。
3. Pandas Series是什么?
Series被定义为能够存储各种数据类型的一维数组。 Series的行标签称为索引。 通过使用“Series”方法,我们可以轻松地将列表,元组和字典转换为Series。Series不能包含多个列。
4. 在Pandas中的DataFrame是什么?
DataFrame是广泛使用的Pandas数据结构,可与带有标记轴(行和列)的二维数组一起使用。DataFrame被定义为存储数据的标准方式,并具有两个不同的索引,即行索引和列索引。 它包含以下属性: 这些列可以是异构类型,例如int和bool。它可以看作是Series结构的字典,其中行和列都被索引了。对于列,它表示为“列”,对于行,则表示为“索引”。
5. 请解释说明在pandas中重新编制索引是什么?
重新索引用于通过可选的填充逻辑使DataFrame符合新索引。 它将NA/NaN放置在先前索引中不存在值的位置。 除非产生与当前索引相等的新索引,否则它将返回一个新对象,并且copy的值变为False。 它用于更改DataFrame的行和列的索引。
6. 用于创建散点图矩阵的Pandas库工具的名称是什么?
用于创建散点图矩阵的Pandas库工具的名称是:Scatter_matrix
7. 如何在Pandas中创建series的副本?配套课程请点击这里:
可以使用以下语法创建系列的副本: pandas.Series.copy Series.copy(deep=True) 上面的语句构成了一个深层副本,其中包含数据和索引的副本。 如果将deep的值设置为False,它将既不会复制索引也不会复制数据。 注意:如果设置deep = True,将复制数据,并且不会递归复制实际的python对象,仅复制对该对象的引用。
8. 如何重命名Pandas DataFrame的索引或列?
可以使用.rename方法为DataFrame的列或索引值赋予不同的值。
9. 如何遍历Pandas DataFrame?
可以通过将for循环与DataFrame上的iterrows()调用结合使用来遍历DataFrame的行。
10. 什么是Pandas NumPy数组?配套课程请点击这里:
Numerical Python(Numpy)被定义为Python软件包,用于执行多维和一维数组元素的各种数值计算和处理。 使用Numpy数组的计算比普通的Python数组快。
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